Annabelle Stephenson
Firmalar yapay zekanın (AI) iş operasyonları için potansiyelini benimseyerek, AI iş yüklerinin manzarası büyük bir değişim yaşamaktadır. Geleneksel olarak, AI iş yükleri veri merkezlerinde işlenmiş ve modellerin eğitimi için uzmanlaşmış ve pahalı donanımlar gerektirmiştir. Ancak AI alanı olgunlaştıkça, çıkarı olan iş yüklerine doğru bir eğilim ve mevcut modellerin optimize edilmesi konusunda artan bir trend bulunmaktadır. Bu değişim, büyük bulut hizmet sağlayıcıları tarafından sağlanan bir AI hizmeti için yeni fırsatlar yaratmaktadır.
Veri merkezinde, geleneksel sunucuların AI iş yükleri için kullanımında bir eğilim gelişmektedir. Bu daha maliyet-etkili çözümlere doğru hareket, veri merkezi işindeki köklü oyuncular için önemli bir avantaj sunmaktadır. Yeni ve daha verimli modelleme yöntemleri geliştirildikçe, geleneksel sunucular bu iş yüklerini yüksek bir maliyet/performans oranı ve daha büyük hesaplama kapasitesi ile işleyebilmektedir. Bu durum, şirketlerin sadece eğitim amaçları için gerekli olan pahalı donanımlarda büyük sermaye yatırımlarını yapma ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır.
Bu arada, kenar bilgi işlem yakın gelecekte AI iş yüklerinin asıl hedefi haline gelmektedir. Kenar, küçük sensör dizilerinden otonom araçlara ve tıbbi teşhislere kadar geniş bir sistem ve işleme yeteneği yelpazesini kapsamaktadır. Kenar kökenli sistemlere göç, gecikmenin azaltılması, güvenliğin artırılması ve verimliliğin artırılması gibi birçok fayda sunmaktadır.
Kenar bilgi işlem ekosisteminin gelişmesini desteklemek için, açık kaynak platformların ve geliştirme ortamlarının belirleyici bir rol oynaması beklenmektedir. Nvidia’nın CUDA gibi özel çözümlerin aksine, Arm ve x86 gibi açık ve uyumlu ekosistemler, çeşitli bilgi işlem ihtiyaçlarına uyumluluk sağlamaktadır. Bu esneklik, çözümlerin kolay ölçeklenmesini ve taşınmasını sağlar, böylece küçük ölçekli cihazlardan büyük ölçekli bilgi işlem ortamlarına AI iş yüklerinin sorunsuz entegrasyonunu kolaylaştırır.
İnternet of Things (IoT)’nin hızlı büyümesi, kenar bilgi işlem alanında ölçeklenebilir çözümlere ek bir ihtiyaç yaratmıştır. IoT ile cihazlar genellikle daha küçüktür ve güç tüketimi daha düşüktür, bu nedenle bu belirli gereksinimleri karşılayabilen açık bir ekosistemin oluşturulması hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle, açık kaynak platformlar ile genişleyen IoT endüstrisi arasındaki işbirliği, AI alanındaki yenilik ve ilerlemenin hızlanması için büyük potansiyele sahiptir.
Sonuç olarak, AI iş yüklerinin manzarası geleneksel veri merkezlerinden kenar bilgi işlem ortamlarına doğru değişmektedir. Veri merkezleri önemli bir rol oynamaya devam ederken, çıkarı olan iş yüklerinin artışı ve modellerin optimize edilmesi maliyet-etkili çözümlerine yönelik bir talebi artırmaktadır. Kenar, çeşitli sistemlerin ve işleme kapasitelerinin bulunduğu gelecekteki AI iş yüklerinin merkezi olarak ortaya çıkmaktadır. Bu geçiş gerçekleşirken, açık kaynak platformlar ve geliştirme ortamları, AI manzarasında uyumluluğu ve ölçeklenebilirliği kolaylaştırmak için kritik bir rol oynayacaktır.
